Intimate partner violence, contextual factors and under-5 mortality: a multilevel analysis of cross-sectional surveys from 20 Sub-Saharan African countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Under-5 mortality remains a public health concern in low-income and middle-income countries. Africa contributes about one-fifth of the burden of global under-5 mortality; intimate partner violence (IPV) and polygyny, which are highly prevalent on the continent, have been linked to under-5 mortality at the individual level. This study examined the relationship between IPV and polygyny as contextual factors and the experience of under-5 mortality among women in Sub-Saharan Africa (SSA). METHODS: We used data from the Demographic and Health Surveys (DHS) of 20 African countries with available data between 2010 and 2018 as of April 2020. We defined the experience of under-5 mortality as a woman's loss of at least one child before their fifth birthday. The DHS primary sampling unit was used to define contextual factors. The study involved a multilevel logistic regression analysis of 227 121 women of childbearing age (15-49). RESULTS: A quarter (24.5%) of women have lost at least one child under 5 years old, more than two-thirds (40.1%) have experienced at least one form of IPV, and about two-thirds of women were in polygynous union. Our multilevel logistic regression showed that parity, polygynous union and experience of IPV were strongly associated with women's experience of under-5 mortality. The results showed that 39.9% and 19.2% of variances in odds of a woman losing a child before their fifth birthday are attributable to community-level and country-level factors, respectively. Contextual prevalence of IPV, polygynous union and gender equity attenuate the strength of associations observed at the individual level. The interaction between contextual prevalence of polygyny and IPV exacerbates the risk of under-5 mortality. Women in SSA countries with higher Human Development Index were less likely to experience under-5 mortality. CONCLUSION: This study established that beyond individual-level effects, contextual prevalence of IPV and polygyny and their interactions shape women's experience of under-5 mortality in Africa. In designing policies and interventions to address under-5 mortality, contextual factors, especially those linked to culturally laden social norms and practices, must be considered to ensure effectiveness and sustainable impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».